瑞众人寿2026暑期实习：精算纪检岗解读与投递指南
瑞众人寿2026暑期实习开启，精算与纪检岗仅限北京。作为承接华夏人寿资产的“国家队”，公司稳定性极高但专业门槛严格。本文解读岗位真实工作地点、核心要求及留用机会，助你快速判断是否值得投递。
小柚
13800138000|xiaoyu.ai2026@163.com|北京市
个人总结
计算机科学与技术专业应届生，专注自然语言处理与多模态大模型方向。具备扎实的Python编程基础，熟悉Transformer架构及主流深度学习框架。在实习期间参与过亿级数据量的模型训练优化，对具身智能落地场景有独到见解。渴望在人工智能一线团队中通过技术解决实际问题，持续探索AGI边界。
工作经历
多模态算法实习生
字节跳动
- 参与抖音多模态内容理解项目，基于CLIP架构改进图文匹配模型，在内部测试集上将Recall@1指标提升了4.2%，有效降低了bad case率。
- 负责清洗和标注超过50万条视频 - 文本对数据，设计自动化过滤脚本将数据预处理效率提升30%，支撑了后续大模型的预训练任务。
- 协助导师进行具身智能场景下的指令跟随研究，复现并优化了LLaVA模型，在特定下游任务中推理速度加快15%。
项目经历
基于大模型的医疗问诊助手
合肥工业大学人工智能实验室
- 针对医疗垂直领域数据稀缺问题，利用LoRA微调技术对LLaMA-3进行适配，构建了包含症状描述、初步诊断建议的问答系统。
- 引入RAG检索增强生成机制，结合权威医学知识库，将模型回答的准确率从68%提升至85%，幻觉率降低至5%以下。
- 独立完成后端API开发与前端交互对接，系统日均响应请求超2000次，并在校园创新大赛中获得银奖。
复杂场景下的目标检测与跟踪
个人独立项目
- 针对拥挤人群中的小目标检测难点，改进YOLOv8网络结构，引入注意力机制模块，使mAP在自建数据集上提升了6.5%。
- 设计多目标跟踪算法，解决了长时间遮挡导致的ID切换问题，将MOTA指标优化至72%，代码已开源并获得百余Star。
- 使用TensorRT进行模型量化加速，在边缘设备上的推理延迟从45ms降低至28ms，满足了实时性要求。
教育背景
合肥工业大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · SQL · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · DeepSpeed
算法领域
自然语言处理 (NLP) · 计算机视觉 (CV) · 多模态大模型 · 具身智能 · 强化学习
工具与平台
Linux · Docker · Git · CUDA · TensorRT · LangChain
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核心亮点
精准匹配人工智能/互联网校招需求，突出NLP与CV项目经验
展示多模态大模型与具身智能前沿技术落地能力
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适用人群
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